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Agentic Workflow란 무엇인가? Agentic Workflow는 단순한 명령 수행을 넘어, 인공지능 모델이 능동적으로 문제를 이해하고, 상황에 맞게 목표를 설정하며, 일련의 작업을 스스로 조직해 나가는 흐름을 의미합니다. 특히 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)을 활용할 경우, 복잡한 업무를 자동화하거나, 창의적인 문제 해결 과정을 설계할 때 강력한 성과를 보여줍니다. 기존의 규칙 기반 워크플로우와 달리, Agentic Workflow는 유연성과 적응력을 갖춘다는 특징이 있습니다. Agentic Workflow 구축이 중요한 이유 오늘날 기업과 개발자들은 점점 더 복잡하고 예측 불가능한 문제에 직면하고 있습니다. 단순 반복 작업만으로는 이러한 문제를 해결할 수..

웹3.0과 Decentralized Identity(DID)의 개념 이해 웹3.0은 탈중앙화, 데이터 소유권 강화, 그리고 사용자 주권(User Sovereignty)을 핵심 가치로 삼는 차세대 인터넷 패러다임입니다. 이와 함께 떠오르는 개념이 바로 Decentralized Identity(DID)입니다. DID는 사용자가 자신의 신원을 중앙 기관 없이 관리하고 증명할 수 있도록 설계된 시스템입니다. 전통적인 아이디, 패스워드 기반 인증과 달리, 블록체인과 분산 원장 기술을 활용해 보안성과 프라이버시를 극대화합니다. 이러한 특성 덕분에 DID는 웹3.0 시대의 핵심 인프라로 주목받고 있습니다. DID가 필요한 이유 기존 인터넷 환경에서는 소셜 미디어, 이메일, 각종 서비스마다 별도의 계정을 생성하고..

AI 모델 경량화란 무엇인가? AI 모델 경량화는 인공지능 모델의 크기와 연산량을 줄여, 성능은 유지하면서도 리소스 소모를 최소화하는 기술입니다. 특히 LoRA, QLoRA 같은 기술은 대형 언어 모델(LLM) 시대에 모델을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 경량화는 모바일 디바이스, 엣지 컴퓨팅 환경, 그리고 리소스가 제한된 시스템에서 AI를 적용하는 데 필수적인 과정입니다. 이러한 흐름 속에서 AI 모델 경량화 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 연구와 실무 모두에서 큰 주목을 받고 있습니다. 왜 AI 모델 경량화가 중요한가? 최근 등장한 거대 AI 모델은 수억에서 수천억 개의 파라미터를 보유하고 있어, 학습과 추론에 막대한 리소스를 요구합니다. 이러한 모델을 실제 서비스에 적용하려면 ..

Serverless Database란 무엇인가? Serverless Database는 전통적인 데이터베이스 관리 방식에서 벗어나, 서버 인프라를 직접 운영하거나 확장하는 번거로움 없이 데이터베이스를 사용할 수 있는 혁신적인 기술입니다. 사용자는 인프라 관리에 신경 쓸 필요 없이 데이터베이스를 요청하고 이용하는 데에만 집중할 수 있습니다. 특히 Serverless Database는 사용량 기반 과금 모델을 채택해 비용 효율성까지 높이고 있어, 스타트업부터 대기업까지 빠르게 도입이 확산되고 있습니다. Serverless Database의 필요성 전통적인 데이터베이스는 트래픽 예측이 어려운 상황에서 리소스를 과도하게 확보해야 하거나, 반대로 리소스 부족으로 성능 저하를 겪는 경우가 많았습니다. Serve..

MLOps란 무엇인가? MLOps는 Machine Learning Operations의 약자로, 머신러닝 모델의 개발, 배포, 운영을 통합하고 자동화하는 방법론입니다. 기존에는 모델을 개발한 후 운영 환경에 적용하는 과정이 수작업으로 이뤄졌지만, MLOps를 통해 전체 머신러닝 파이프라인을 자동화할 수 있습니다. 특히 2025년을 맞이하여 MLOps는 더욱 발전하여 기업의 머신러닝 생태계를 혁신하는 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 2025년 MLOps 최신 트렌드 2025년 MLOps 분야는 몇 가지 주요 트렌드를 중심으로 빠르게 변화하고 있습니다. 첫째, 머신러닝 파이프라인의 완전 자동화가 가속화되고 있습니다. 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포까지 모든 과정을 자동으로 관리하는 솔루..

RAG (Retrieval-Augmented Generation)이란 무엇인가? RAG (Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처는 생성형 AI 모델이 기존의 한계를 넘어서는 데 핵심적인 역할을 하는 혁신적인 기술입니다. 기존의 생성형 인공지능은 훈련 데이터셋에만 의존하여 정보를 생성했지만, RAG는 외부 데이터베이스나 문서에서 필요한 정보를 검색한 후 이를 바탕으로 답변을 생성합니다. 이를 통해 최신 정보 반영, 높은 정확성, 신뢰성 있는 응답이 가능해졌습니다. RAG는 생성형 AI 모델이 보다 실용적이고 현실 세계에 밀접하게 작동할 수 있도록 만듭니다. 기존 생성형 AI 모델의 한계점 전통적인 생성형 AI 모델은 사전에 학습된 데이터만을 기반으로 답변을 생성하는 구조입니..

차세대 사이버 보안 기술: 블록체인과 AI를 활용한 통합 보안 솔루션 오늘날 사이버 보안은 기업과 개인 모두에게 중요한 문제로 대두되고 있습니다. 해킹, 데이터 유출, 랜섬웨어 공격 등 다양한 사이버 위협이 점점 더 정교해지고 있으며, 이에 대한 대응 방안으로 차세대 사이버 보안 기술이 필요한 시점입니다. 특히 블록체인과 인공지능(AI)은 그 잠재력과 유용성 덕분에 사이버 보안 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이 글에서는 블록체인과 AI를 활용한 통합 보안 솔루션이 어떻게 사이버 보안을 강화할 수 있는지 살펴보겠습니다. 블록체인 기술의 사이버 보안 활용 블록체인 기술은 분산 원장 기술로, 데이터를 안전하게 저장하고 관리할 수 있는 방법을 제공합니다. 블록체인은 중앙 집중식 데이터 저장소를 사용하..

데이터 프라이버시와 GDPR: 기업의 글로벌 컴플라이언스 전략 오늘날 디지털 세계에서는 데이터가 기업의 핵심 자산으로 자리잡고 있습니다. 특히, 고객의 개인정보를 수집하고 처리하는 기업들에게 데이터 프라이버시와 관련된 법적 요구사항은 점점 더 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 그 중에서도 GDPR(General Data Protection Regulation, 일반 데이터 보호 규정)은 기업들이 글로벌 시장에서 데이터를 처리할 때 반드시 따라야 하는 중요한 규제입니다. 이 글에서는 GDPR의 핵심 내용과 이를 준수하기 위한 기업의 글로벌 컴플라이언스 전략을 살펴보겠습니다. GDPR의 기본 개념 GDPR은 2018년 5월 25일부터 시행된 유럽연합의 데이터 보호 규정으로, 유럽연합(EU) 내에서 개인..

데이터 시각화와 인공지능: 더 나은 비즈니스 의사결정을 위한 최신 기술 현대의 비즈니스 환경에서는 데이터 기반 의사결정이 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 데이터를 분석하는 방법은 다양하지만, 이를 효과적으로 이해하고 해석하는 데 있어 중요한 역할을 하는 기술 중 하나는 바로 데이터 시각화입니다. 특히 데이터 시각화와 인공지능(AI)의 융합은 기업이 더 나은 의사결정을 내리는 데 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다. 이 글에서는 데이터 시각화와 인공지능의 결합이 어떻게 비즈니스 의사결정을 혁신적으로 변화시키는지 살펴보겠습니다. 데이터 시각화의 중요성 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 그래프나 차트와 같은 시각적인 형태로 변환하여, 사람들에게 더 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 정보를 전달하는 기술입..

AI와 빅데이터 분석의 융합: 실시간 의사결정을 위한 인프라 구축 최근 AI(인공지능)와 빅데이터 분석의 융합은 기업의 의사결정 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. AI와 빅데이터는 각각 독립적으로도 매우 중요한 기술이지만, 이를 결합하면 실시간 의사결정을 위한 인프라 구축에 강력한 시너지를 발휘할 수 있습니다. 이번 글에서는 AI와 빅데이터 분석이 어떻게 융합되어 실시간 의사결정을 가능하게 하는지, 그리고 이를 위해 기업이 구축해야 할 인프라에 대해 살펴보겠습니다. AI와 빅데이터 분석의 기본 개념 먼저, AI와 빅데이터의 기본적인 개념을 이해하는 것이 중요합니다. AI는 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 알고리즘을 활용하여 데이터를 분석하고, 예측 모델을 생성하며, 자동화된 의사결정을 내릴 수 있..